L’intérêt de l’intelligence artificielle pour l’évaluation histologique et le pronostic de la colite ulcéreuse.

 

Si l’inflammation microscopique a une valeur pronostique déterminante dans la colite ulcéreuse, la grande variabilité d’interprétation constatée entre les observateurs complique l’évaluation des biopsies.  

Dans une nouvelle étude, des chercheurs ont développé et validé un système de diagnostic utilisant l’intelligence artificielle pour évaluer les biopsies de colite ulcéreuse et prédire le pronostic des patients. Au total, 535 biopsies, prélevées sur 273 patients atteints de colite ulcéreuse, ont été classées selon l’indice de rémission histologique PICaSSO, l’indice de Robarts et l’indice histologique de Nancy. Un réseau de neurones convolutif a été développé pour distinguer la rémission de l’activité sur un sous-groupe de 118 biopsies.

L’outil d’intelligence artificielle a été calibré sur 42 biopsies, puis testé sur 375 biopsies. Il a également été utilisé pour prédire l’évaluation endoscopique et l’apparition de poussées de colite ulcéreuse à 12 mois. Les résultats obtenus ont été comparés avec ceux obtenus par des évaluateurs et observateurs humains. La spécificité, la sensibilité et la prédiction pronostique ont été déterminées.  

Les données recueillies ont établi les performances de l’intelligence artificielle pour distinguer la rémission de l’activité histologique dans les biopsies de colite ulcéreuse et pour prédire les poussées. Cette nouvelle technologie pourrait permettre d’accélérer, de normaliser et d’améliorer l’évaluation histologique de la colite ulcéreuse, en pratique clinique comme dans les essais cliniques.